Daha akıllı sürdürülebilirlik: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Yapay Zeka (AI), onlarca yıldır bilim kurgu romanlarının dayanak noktası olmuştur, ancak herhangi bir tantana veya uzaylı istilası olmaksızın, günlük yaşamlarımıza istikrarlı bir şekilde sızarak, bilginin kullanılma ve hizmetlerin sağlanma şeklini dönüştürdü.

Şimdi neredeyse sıradan görünüyor; müzik uygulamaları bizim için geçmiş tercihlerimize göre çalma listelerimizi seçiyor, telefonlarımız mini kişisel asistanlar haline geldi ve hatta termostatlarımız bile davranışlarımızı öğreniyor. Hayatın yönleri birer birer önceki sonuçların bir veri setinden öğrenen, tahminde bulunan ve adapte olan yazılımlar tarafından yönetiliyor.

Bir süreç yapay zeka tarafından yönetildiğinde kullanıcı için fark edilen şey, deneyimin ne kadar daha verimli olduğudur. Düşünmeden doğru kararlar alınır, manuel giriş kaybolur, zaman çizelgeleri önemli ölçüde kısalır. Bu faktörler, veri kümelerinin çok büyük ve gereksinimlerin basit olduğu tüketici pazarlarında muazzam potansiyellerini zaten göstermiştir. AI ve ML (makine öğrenimi), mevcut veri kümelerinin çok daha küçük olduğu ve süreçlerin çok daha karmaşık olabileceği imalat endüstrilerinde giderek daha fazla dalga yaratmaya başlıyor. Ancak bu sürdürülebilirliğe nasıl fayda sağlayabilir?

Yapay zeka ve makine öğrenimi, endüstriyel üretimin artan özerkliği için çok önemlidir ve süreçler yapay zeka aracılığıyla otonom hale geldikçe ortaya çıkan verimlilik kazanımları, enerji, malzeme, tedarik zinciri yönetimi ile ilgili maliyetleri ve emisyonları azaltabilir. Bu teknolojiler aynı zamanda algoritmaların ilerlemeye öncülük etmesine izin vererek, üreticilerin "Biz her zaman böyle yaptık" engelini aşarak çevik ve duyarlı olmalarını sağlar.

Doğru çözüm sağlayıcı ile işbirliği

Bu teknolojileri üretim süreçlerinde uygulamak, verileri daha kullanışlı ve verimli bir şekilde çalışmaya koyabilen son teknoloji yazılım yetenekleriyle uyumlu temel bir üretim anlayışı gerektirir.

Ürün tasarımı aşamasında, AI teknolojisi, malzeme tüketimini ve dolayısıyla ağırlığı azaltırken gücü en üst düzeye çıkarmak için tasarımı optimize edebilir. Bu yalnızca bu teknikle mümkün olan karmaşık geometrilerin insan tasarımcılar için hayal bile edilemeyen, yapay zeka tarafından oluşturulan inanılmaz yapılar oluşturabildiği, eklemeli üretim süreçlerinde özel bir değere sahiptir.

Üretim süreci boyunca AI ve ML, bir tasarımı daha da optimize etme, neredeyse gerçek dünya koşullarına karşı testler yapma ve mevcut ürünlerdeki yeni özellikleri simüle etme fırsatı sunan dijital simülasyonlar aracılığıyla kullanılabilir. Bu teknoloji, prototipleri üretmek ve test etmek için gereken süreyi büyük ölçüde azaltabilir. AI özellikli sistemler daha sonra talep tahminine ve tedarik zinciri yönetimine yardımcı olarak envanteri ve ilgili lojistik emisyonları ve maliyetleri azaltabilir. Sensörler ve yazılımların bir araya gelmesi ve yakın gelecekte otonom mobiliteyi yaygınlaştırmasını sağlayan yapay zeka devreye giriyor. Düşük karbonlu otonom araçlar tedarik zincirinin ihtiyaçlarını karşıladığından, bu, otonom üretim sürecinde ek bir bağlantı haline gelecektir.

Hexagon, kalite güvence süreçlerinin temel bir bileşeni olan metroloji alanında da önemli yeteneklere sahiptir. Bu, yapay zekanın, üretim hatlarını anında buna göre düzeltebilen akıllı teknoloji ile denetim ve arıza tespitini otomatikleştirmek için görüntü tanımayı kullanarak sistemlerin ve ölçüm araçlarının daha kısa zaman dilimlerinde daha fazlasını yapmasını sağlayabileceği başka bir alandır. Ürün kalitesinde iyileştirmeler ve hurda seviyelerinin azaltılması, tüketicilere fayda sağlar ve atık miktarını azaltarak daha sürdürülebilir bir süreç sağlar.
Yaşam döngüsü yönetimi

Bir ürünün yaşam döngüsünde üretimin ötesine geçerek, AI/ML kullanan tahmine dayalı bakım, katı çizelgeler yerine bakımı belirlemek için verileri kullanarak operasyonel verimliliği daha da iyileştirebilir. Bunlar gibi gelişmiş yetenekler, üretim hatlarının verimli bir şekilde çalışmasını sağlar, yedek parça stoklarını azaltır ve ayrıca güvenlik açısından önemli faydalar sağlar.

İnsan hatası, endüstriyel kazaların önemli bir nedenidir ve hiçbir zaman tamamen ortadan kaldırılamasa da, daha fazla AI tarafından yönetilen özerk süreçlerin uygulanması, vakaları ve hem insanlar hem de gezegen için sonuçların ciddiyetini azaltmaya yardımcı olacaktır.

Birleşen dünyalar

Bilgisayar gücü daha fazla ve daha taşınabilir hale geldikçe, verileri gerçek dünya görünümüne bindirmek için bağlama duyarlı olacak şekilde tasarlanmış yazılımları kullanarak dijital ve fiziksel ortamları birleştiren artırılmış gerçeklik için daha fazla uygulama görmeye başlıyoruz. Hexagon'un CFD yetenekleri, konumlandırmalarını optimize etmek için HVAC sistemlerinden gelen hava akışını görselleştirmek ve enerji israfını en aza indirmek için AR'nin nasıl kullanılabileceğini göstermiştir. Enerji kullanımını yönetmek için diğer yapay zeka destekli sistemlerle birleştirildiğinde ve yapılı çevrede aydınlatma ve ısıtmadan gelen talep optimizasyonu, akıllı teknoloji sayesinde tüketim ve emisyonlarda önemli bir azalmayı gerçekten hayal etmeye başlayabiliriz.

Talep optimizasyonuna ek olarak, hava durumu modellerinin AI tahminlerine dayalı olarak yenilenebilir enerji arzını yöneten, verimliliği artıran ve aynı anda karbon emisyonlarını azaltan AI yazılımıyla arz tarafı bile optimize edilebilir.

Çözüm

Dünyanın birçok bölgesi hızla yaşlanan bir nüfusla mücadele ederken, AI ve ML teknolojisi, öngörülebilir gelecekte imalat endüstrilerini etkilemeye devam edecek olan beceri açığını kapatmaya yardımcı olabilir. Birlikte, uzmanlık gereksinimini azaltabilir ve teknolojiye erişimi demokratikleştirebilirler.

Gelecek, tüm işleri makinelerin yaptığı ve insanların tembellik ettiği bir yer olmayacak. Makinelerle işbirliği yapmayı öğrenmeli ve insan anlayışının yapay zeka yazılımının matematiksel aşısını tamamladığı bir denge bulmalıyız. Hexagon, verileri daha yenilikçi ve verimli bir şekilde çalışmaya koyarak, üretim için daha sürdürülebilir bir geleceğin yolunu açıyor.